Análise Bayesiana para a superposição de processos de Poisson não-homogêneos dependentes na presença de covariáveis

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: Pereira, William de Souza
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inferência Estatística
Pesquisa Operacional
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-143042/
Resumo: O principal objetivo deste trabalho é aplicar métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov para obter os sumários a posteriori do parâmetro de interesse de alguns modelos especiais considerados na Teoria de Confiabilidade.Uma metodologia Bayesiana é desenvolvida para a superposição de dois processos de Poisson não-homogêneo dependentes na presença ou não de covariáveis. Usamos métodos Bayesianos para discriminar os modelos propostos para os dados de confiabilidade de software. Uma análise Bayesiana é desenvolvida para processos de Poisson não-homogêneos na presença de um ponto de mudança na função intensidade usando os métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Nesta situação, temos interesse em obter inferência deste ponto de mudança onde o processo de Poisson não-homogêneo muda. Uma ilustração numérica é apresentada com conjunto de dados simulados e reais.
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